AI werkt alleen goed als het toegang heeft tot de juiste en gedetailleerde informatie over je bedrijf.

Net zoals een adviseur alleen goede aanbevelingen kan geven met de juiste gegevens, heeft AI informatie nodig om je echt te kunnen helpen.

Hoe meer relevante informatie het systeem heeft, hoe beter het in staat is om je processen te verbeteren en beslissingen te ondersteunen. Bovendien zorgen de details ervoor dat AI echt op maat kan werken voor jouw bedrijf.

artificiele intelligentie toepassingen 4

Algemene gegevens geven AI een basis, maar de specifieke details – zoals de voorkeuren van je klanten, verkooppatronen gedurende het jaar en eerdere campagnes – maken dat AI adviezen kan geven die echt passen bij jouw situatie. Zo helpt AI je bedrijf verder met inzichten en oplossingen die voor jou werken.

Bruikbare bedrijfsgegevens voor AI

Hieronder heb ik een overzicht gemaakt van verschillende soorten data die waardevol kunnen zijn voor AI-toepassingen:

  • Klantinformatie:
    • Contactgegevens: e-mailadressen, telefoonnummers, adresgegevens
    • Demografische gegevens: leeftijd, geslacht, locatie
    • Aankoopgeschiedenis: producten of diensten die klanten eerder hebben gekocht
    • Voorkeuren en interesses: voorkeuren voor producten, aankoopfrequentie, favoriete categorieën
    • Feedback en beoordelingen: klanttevredenheid, klachten, verbeterpunten
  • Verkoopgegevens:
    • Verkoopcijfers per product of dienst
    • Seizoensgebonden verkooptrends
    • Verkooplocaties en distributiegegevens (voor fysieke winkels of verzendbestemmingen)
    • Kortingsacties en hun impact op de verkoop
    • Omzet per klant (hoeveel besteed een klant gemiddeld?)
  • Marketing en Social Media Statistieken:
    • Bereik en betrokkenheid: aantal weergaven, likes, reacties en shares
    • Populaire posts en contenttypes: welke berichten doen het goed?
    • Demografische gegevens van volgers
    • Klikratio en conversies vanuit advertenties en berichten
    • Traffic van social media naar je website of webshop
  • Website en Online Gedragsstatistieken:
    • Bezoekersaantallen per maand of week
    • Gebruikte apparaten: mobiele telefoons, tablets, desktops
    • Populaire pagina’s en producten op de website
    • Klikgedrag en tijd doorgebracht op verschillende pagina’s
    • Conversiepercentages: percentage bezoekers dat een aankoop doet, contact opneemt of een andere actie onderneemt
  • Financiële Data:
    • Omzet en winst per maand of kwartaal
    • Kosten per product of dienst
    • Klantwaarde: hoeveel brengt een klant op gedurende zijn of haar ‘leven’ als klant
    • Rendement van marketingcampagnes en advertenties
    • Kosten per acquisitie: hoeveel kost het om een nieuwe klant te werven
  • Productinformatie:
    • Beschikbare producten en hun kenmerken (bijv. grootte, kleur, type)
    • Voorraadstatus en voorraadbewegingen
    • Prijsinformatie en kortingen
    • Populaire productcategorieën en trendproducten
    • Retourinformatie: welke producten worden het vaakst geretourneerd en waarom
  • Operationele Data:
    • Aantal inkomende klantvragen en gemiddelde responstijd
    • Productietijden en levertijden
    • Voorraadbewegingen en opslagkosten
    • Servicestatistieken, zoals aantal voltooide projecten of afgesloten klantcontracten
    • Gegevens over leveranciers en hun levertijden

Door al deze data bij elkaar te brengen, leg je een stevige basis voor AI. AI kan vervolgens deze informatie analyseren en inzichten geven die helpen om beslissingen te verbeteren, efficiëntie te vergroten en klanten beter te bedienen.

Gegevens per soort AI toepassing

Je hebt niet alle gegevens van je bedrijf nodig om met AI aan de slag te gaan. Welke informatie echt belangrijk is, hangt af van de taak die je de AI wilt geven.

artificiele intelligentie toepassingen 5

AI kan je bedrijf op veel manieren ondersteunen zonder dat je elk stukje data hoeft te verzamelen. Door te bepalen wat je de AI wilt laten doen, kun je gericht de juiste informatie aanleveren die nodig is voor die specifieke taak.

Als je bijvoorbeeld AI wilt gebruiken voor klantenservice, zijn vooral klantgegevens en veelgestelde vragen nodig. Maar als je AI wilt inzetten om verkooptrends te ontdekken, dan zijn verkoopcijfers en bestelinformatie veel relevanter.

  • Voorbeeld voorraadbeheer: In een bedrijf dat met seizoensgebonden producten werkt, kan AI helpen om voorraadniveaus te optimaliseren. De AI gebruikt dan verkoopdata en seizoensinformatie om voorspellingen te doen over welke producten wanneer aangevuld moeten worden
  • Voorbeeld klantenservice: Stel je hebt een online winkel en je wilt AI inzetten om klantvragen te beantwoorden. Een AI-agent kan dan veelgestelde vragen over levertijden, retourbeleid en productinformatie zelfstandig afhandelen. Hiervoor heeft hij alleen toegang nodig tot klantgegevens en een lijst van veelgestelde vragen en antwoorden.
  • Voorbeeld productaanbevelingen: Een AI-agent kan ook worden ingezet om klanten gepersonaliseerde aanbevelingen te doen. Dit is handig voor bijvoorbeeld een kledingwinkel die klanten wil inspireren. De AI heeft dan enkel informatie nodig over het aankoopgedrag en de voorkeuren van klanten, zoals eerder gekochte items.

Of je AI nu inzet voor klantenservice, productaanbevelingen of voorraadbeheer, de kracht van AI ligt in de mogelijkheid om precies die data te gebruiken die relevant is. Zo profiteer je van slimme inzichten en efficiënte processen, zonder dat je je hele bedrijf in kaart hoeft te brengen.

In deze blogpost heb ik je een overzicht gegeven van de bedrijfsinfo die interessant is om met AI te koppelen. De volgende stap is nu om je gegevens te structuren en te verwerken. Dit lees je in de blogpost: zo verwerk je je bedrijfsdata voor AI.

Similar Posts